MaxCompute元数据使用实践 -- 数据下载审计

简介: 通过MaxCompute租户级别Information Schema的“TUNNELS_HISTORY”视图可以统计查看通过Tunnel通道进行数据上传下载的相关详细信息,方便您进行数据流转的审计排查。

MaxCompute的租户级别Information Schema从租户角度提供项目元数据及使用历史数据等信息,您可以一次性拉取您同一个元数据中心下所有Project的某类元数据,从而进行各类元数据的统计分析。我们在此推出系列元数据使用实践文章:

MaxCompute元数据使用实践--项目信息统计

本文主要介绍通过元数据的“TUNNELS_HISTORY”视图进行相关统计。在此之前,您如果没还使用过租户级别Information Schema,需要您先详细阅读下租户级别Information Schema文档的背景信息、功能介绍、费用介绍、费用介绍、使用限制和注意事项,避免您在使用过程中遇到不必要的问题

查看产生公网下载费用的信息

场景:近期在用户中心账单详情看到有几个项目有公网下载的费用,不符合预期,需要检查具体下载请求情况,以便进行治理。

解决方案:MaxCompute产生公网下载费用主要原因是走公网通过Tunnel Download通道成功发起了数据下载请求。您可以通过用户中心账单详分析具体的公网下载消费明细,找到具体的project和消费日期,再通过用量明细下载每天的详细使用信息,筛选数据分类为DownloadEx和InstanceDownloadEx的数据上传到MaxCompute的表,并与租户级别Information Schema的视图“SYSTEM_CATALOG.INFORMATION_SCHEMA.TUNNELS_HISTORY”进行关联查询,即可查更详细的下载请求信息。

步骤一: 下载用量明细。

image.png

  • 产品选择“大数据计算服务MaxCOmpute(按量付费)”。
  • 计量规格,看项目的默认计算Quota,如果选了按量付费的,则选“大数据计算服务MaxCompute(按量付费)”;如果选了包年包月的,则选ODPSDATAPLUS。
  • 使用时间选择产生消费的日期。


步骤二:筛选公网下载的计量信息上传到MaxCompuet表(筛选数据分类为DownloadEx和InstanceDownloadEx),建表语句如下。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS mc_tunnel_metering 
(
    projectid STRING COMMENT '项目编号'
    ,metering_id STRING COMMENT '计费信息编号'
    ,type STRING COMMENT '数据分类,包括DownloadEx、InstanceDownloadEx'
    ,starttime STRING COMMENT '开始时间'
    ,endtime STRING COMMENT '结束时间'
    ,download BIGINT COMMENT '公网下行流量Byte'
    ,Region STRING COMMENT '地域'
);

步骤三:关联“SYSTEM_CATALOG.INFORMATION_SCHEMA.TUNNELS_HISTORY”视图查询更多的tunnel下载请求信息。

SET odps.namespace.schema = true; --若您当前租户已经开启租户级别的schema语法开关,则无需执行这个flag。
WITH a AS 
(
    SELECT  tunnel_catalog
            ,request_id
            ,object_type
            ,object_name
            ,partition_spec
            ,owner_id
            ,owner_name
            ,start_time
            ,end_time
            ,client_ip
            ,user_agent
            ,`columns`
    FROM    SYSTEM_CATALOG.INFORMATION_SCHEMA.TUNNELS_HISTORY
    WHERE   ds IN ('xxx','xxx')--对应消费日期
)
,b AS 
(
    SELECT  metering_id
            ,download
            ,region
    FROM    mc_tunnel_metering
    WHERE   download > 0
)
SELECT  a.tunnel_catalog
        ,a.request_id
        ,b.metering_id
        ,(
                    b.download / 1024 / 1024 / 1024
        ) download_gb
        ,a.object_type
        ,a.object_name
        ,a.partition_spec
        ,a.owner_id
        ,a.owner_name
        ,a.start_time
        ,a.end_time
        ,a.client_ip
        ,a.user_agent
        ,a.`columns`
        ,b.region
FROM    a
JOIN    b
ON      a.request_id = b.metering_id
;

可以通过结果中:

  • owner_name,发起请求的账号,可以找到账号的持有人。
  • tunnel_catalog/object_name/partition_spec,项目/表名或select的instance id/表分区,可以定位到具体下载的数据。
  • client_ip,客户端ip,可以查ip的归属。

通过VPC网络下载时不收取费用,您可以通过以上信息找到对应的请求业务,考虑配置成走VPC网,各地域及不同网络连接方式下的Endpoint信息,详情请参见Endpoint

统计所有数据外流情况

场景

统计每日各个项目通过tunnel通道进出的数据量。

解决方案:

通过租户级别Information Schema的视图“SYSTEM_CATALOG.INFORMATION_SCHEMA.TUNNELS_HISTORY”进行统计,sql如下。

SET odps.namespace.schema = true; --若您当前租户已经开启租户级别的schema语法开关,则无需执行这个flag。
SELECT  ds
        ,tunnel_catalog
        ,operate_type
        ,SUM(data_size) / 1024 / 1024 / 1024 s_data_size_gb
        ,SUM(length) s_length
FROM    SYSTEM_CATALOG.INFORMATION_SCHEMA.TUNNELS_HISTORY
WHERE   ds IN ('xxx','xxx')
GROUP BY ds
         ,tunnel_catalog
         ,operate_type
;

注意,operate_type值为“DOWNLOADINSTANCELOG”的类型,大多是因为跑各类sql、spark或、pyodps等任务时需要数据回显场景时会走Tunnel的Instance Download,如果需要了解详情可以结合user_agent 等其他信息查看。

小结

以上只是给出了常见的两个场景,实际上您还可以通过“SYSTEM_CATALOG.INFORMATION_SCHEMA.CATALOGS”这个视图数据统计查看更多信息以便解决您的业务场景。


相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
Apsara Clouder大数据专项技能认证配套课程:基于MaxCompute的热门话题分析
目录
相关文章
|
3月前
|
机器学习/深度学习 传感器 分布式计算
数据才是真救命的:聊聊如何用大数据提升灾难预警的精准度
数据才是真救命的:聊聊如何用大数据提升灾难预警的精准度
289 14
|
2月前
|
人工智能 Cloud Native 算法
拔俗云原生 AI 临床大数据平台:赋能医学科研的开发者实践
AI临床大数据科研平台依托阿里云、腾讯云,打通医疗数据孤岛,提供从数据治理到模型落地的全链路支持。通过联邦学习、弹性算力与安全合规技术,实现跨机构协作与高效训练,助力开发者提升科研效率,推动医学AI创新落地。(238字)
|
3月前
|
传感器 人工智能 监控
数据下田,庄稼不“瞎种”——聊聊大数据如何帮农业提效
数据下田,庄稼不“瞎种”——聊聊大数据如何帮农业提效
156 14
|
2月前
|
传感器 人工智能 监控
拔俗多模态跨尺度大数据AI分析平台:让复杂数据“开口说话”的智能引擎
在数字化时代,多模态跨尺度大数据AI分析平台应运而生,打破数据孤岛,融合图像、文本、视频等多源信息,贯通微观与宏观尺度,实现智能诊断、预测与决策,广泛应用于医疗、制造、金融等领域,推动AI从“看懂”到“会思考”的跃迁。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 传感器 监控
吃得安心靠数据?聊聊用大数据盯紧咱们的餐桌安全
吃得安心靠数据?聊聊用大数据盯紧咱们的餐桌安全
150 1
|
3月前
|
数据采集 自动驾驶 机器人
数据喂得好,机器人才能学得快:大数据对智能机器人训练的真正影响
数据喂得好,机器人才能学得快:大数据对智能机器人训练的真正影响
244 1
|
4月前
|
机器学习/深度学习 监控 大数据
数据当“安全带”:金融市场如何用大数据玩转风险控制?
数据当“安全带”:金融市场如何用大数据玩转风险控制?
163 10
|
5月前
|
数据采集 分布式计算 DataWorks
ODPS在某公共数据项目上的实践
本项目基于公共数据定义及ODPS与DataWorks技术,构建一体化智能化数据平台,涵盖数据目录、归集、治理、共享与开放六大目标。通过十大子系统实现全流程管理,强化数据安全与流通,提升业务效率与决策能力,助力数字化改革。
194 4
|
4月前
|
机器学习/深度学习 运维 监控
运维不怕事多,就怕没数据——用大数据喂饱你的运维策略
运维不怕事多,就怕没数据——用大数据喂饱你的运维策略
177 0
|
5月前
|
分布式计算 DataWorks 数据处理
在数据浪潮中前行:记录一次我与ODPS的实践、思考与展望
本文详细介绍了在 AI 时代背景下,如何利用阿里云 ODPS 平台(尤其是 MaxCompute)进行分布式多模态数据处理的实践过程。内容涵盖技术架构解析、完整操作流程、实际部署步骤以及未来发展方向,同时结合 CSDN 博文深入探讨了多模态数据处理的技术挑战与创新路径,为企业提供高效、低成本的大规模数据处理方案。
331 3

热门文章

最新文章

相关产品

  • 云原生大数据计算服务 MaxCompute